Master Informatique, Parcours : Science et ingénierie des données (SID)

La prolifération de données dans divers domaines d'application a abouti à l'émergence de la discipline science de données (SD) dont l'objet est d'extraire des connaissances, ou de la valeur, à partir de données. L'objectif de cette formation est de former des ingénieurs et des chercheurs en science de données en capacité de comprendre et de concevoir des solutions applicatives à des problèmes relevant de différents cycles de vie de la donnée. En particulier, ils développeront des compétences dans:

1. La collecte de grandes masses de données et leur stockage
2. L'analyse des données, la recherche d'information et l'extraction de connaissances
3. Le raisonnement sur ces connaissances pour la prise de décision et la production de valeur.

Des cas d'application relevant de domaines stratégiques, tels que les villes intelligentes, la santé et le transport, seront étudiés et traités.

Etre titulaire d'un licence en informatique, mathématiques-informatique ou équivalent.

• SCIENCES, Marseille St-Jérôme

Ce parcours trouve son appui dans le paysage scientifique du Laboratoire d'Informatique et Systèmes, à la fois sur des équipes du pôle Sciences des Données (DIAMS, DANA, R2I et TALEP) et du pôle Calcul (COALA, LIRICA et MOFED).

En 1ère année : génie logiciel, complexité, sciences des données, programmation concurrente, réseaux, algorithmique et RO, communication, qualité et visualisation des données, données post-relationnelles, Architecture JEE, aspects probabilistes pour l'informatique.

En 2ème année : méthodologie pour la science de données, fouilles de données, recherche d'information et recommandation, big data, raisonnement dans l'incertain, web sémantique, ontologie et raisonnement, cloud computing. Des enseignements supplé­mentaires seront proposés aux étudiants alternants : Graph analytics, Plateformes décisionnelles et analyse de données

• Analyser des situations problématiques relevant de la science des données
• Intégrer des données, les stocker et les interroger dans des systèmes centralisés ou distribués
• Utiliser les architectures orientées services et logicielles pour le développement d'applications
• Préparer et présenter les données de manière à faciliter la prise de décisions
• Utiliser des formalismes de représentation de connaissances et de raisonnement
• Analyser et traiter de grandes masses de données hétérogènes
• Maîtriser et déployer les  méthodologies relevant de la science de données
• Maîtriser les outils de fouille de données et de recherche d'information
• Identifier des données à caractère personnel et respecter les règles et procédures de confidentialité

Une pédagogie fondée sur les projets et les stages en 1ère année (3 à 5 mois) et 2ème an­née (5 à 6 mois) est mise en place.  Ils peuvent être réalisés en entreprise ou en laboratoire de recherche.

La formation est accessible en alternance via les contrats d'apprentissage ou de professionnalisation.  

• Data analyst
• (Big) data engineer
• Data manager
• BI engineer
• Data steward
• Data miner
• Data scientist
• Architecte data
• Ingénieur R&D
• Chercheur et/ou enseignant/chercheur (si poursuite en thèse)

Possibilté de poursuite en thèse.

L'accès en M1 est conditionné par un niveau de licence en informatique, mathématiques-informatique ou équivalent.

L'accès au M2 est conditionné par un niveau de M1 en informatique ou équivalent.